* ブートストラップ (bootstrap) [#u57afd2f]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

*** ブートストラップサンプリング [#x22317bf]

サンプル集合 \(X=\{x_i\}^N\) から,重複を許してサンプリングして新たなサンプル集合 X' を作る方法

*** ブートストラップ法 [#tf2f5796]

与えられたサンプル集合 X を用いて,学習器の汎化 e* を推定する方法
+ \(i = 1,\ldots,m\) について以下の値を計算
-- X からブートストラップサンプリング でサンプル集合 X'i を生成
-- 訓練集合に X'i を,テスト集合に X を使って推定したエラーを \(e_i\)
-- 訓練集合に X'i を,テスト集合に X'i を使って推定したエラーを \(\hat{e}_i\)
-- 汎化誤差と経験誤差の差 \(R_i=e_i-\hat{e}_i\) を計算
+訓練集合に X を,テスト集合に X を使って推定したエラーを \(e\)~
汎化誤差の推定値は \(e + \frac{1}{n}\sum_i^n R_i\) になる.

> -- とおりすがり
上記数式のnは正しくはmではないでしょうか?

*** 自然言語処理でのブートストラップ [#gf33906b]

自然言語処理の分野では,少数のデータに付けられたラベルに基づいて,他のラベルなしデータを分類する.そして,分類結果をも訓練ラベルとして扱い分類器を再学習する.この手続きを繰り返す手法.

> -- しましま

**関連項目 [#a777cc96]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.

-[[bootstrap]]
#br
-[[ブートストラップサンプリング]]
-[[bootstrap sampling]]
-[[ブートストラップ法]]
-[[bootstrap method]]
#br
-[[交差確認]]
-[[汎化誤差]]
-[[トランスダクティブ学習]]
-[[共訓練]]
-[[多視点学習]]
-[[検索:ブートストラップ bootstrap]]

**リンク集 [#w543c452]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[Wikipedia:Bootstrapping]]

**関連文献 [#a2cab95f]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/わかりやすいパターン認識]] 4.5 [4] 節
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 7.11節
-[[Book/データマイニングの基礎]] 5.1.3b節

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